局所距離情報を用いた成長SOMのTSP解法

摘要

This paper presents growing self-organizing maps using local distance information and considers its application to the traveling salesperson problem. In update of neighbor cells of a winner, the learning coefficient changes depending on past history of distance between cells. Basic numerical experimental results suggest that our algorithm can provide semi-optimal solutions. The performance of our algorithm is compared with that of conventional growing SOMs with several paramator values.%本論文では、局所距離情報を用いた成長型自己組織化マップ（Growing SOM using Local Distance Infor-mation：LDSOM）を提案し、巡回セールスマン問題への応用を考察する。このアルゴリズムの近傍関係は距離と過去の履歴によって更新される。本アルゴリズムを適用し基本的な数値実験を行い、本アルゴリズムによって準最適解が求められることを示す。また従来のアルゴリズムおよびパラメーターを変更させた場合の考察を行う。